【Java-tesseract】OCR图片文本识别 java调用tesseract进行ocr识别。

一、需求

场景需求:是对识别常见的PNG,JPEG,TIFF,GIF图片识别,环境为离线内网。组件要求开源免费,并且可以集成Java生成接口服务。

二、概述

我不做选型对比了,我筛选测试了下Tesseract(v5.5.0)是比较符合我的需求的。其 支持多种图像格式进行光学字符识别(OCR),以下是 Tesseract 支持的主要图像格式:

  1. 常见图像格式:
  • PNG:无损压缩格式,是最常用的图像格式之一,适用于OCR,因为它可以保留图像细节。
  • JPEG(JPG):有损压缩格式,通常用于照片和复杂图像。尽管可能存在质量损失,Tesseract 依然能够处理 JPEG 格式的图像。
  • TIFF:一种无损压缩格式,常用于扫描文档。TIFF 格式通常比 JPEG 更适合OCR,因为它保留了更多细节。
  • BMP:位图格式,通常较大,但Tesseract也支持该格式。
  • GIF:支持的图像格式,尽管在颜色精度和压缩效率方面不如 PNG 或 TIFF。
  1. 支持的颜色模式:
    Tesseract 支持不同的颜色模式来处理图像:
  • RGB:标准的三通道图像,支持彩色图像。
  • Grayscale:灰度图像模式,通常用于文档图像。
  • Black & White (1-bit):黑白图像,通常在扫描的文档或手写文本中使用。
  1. 其他支持的图像格式:
    Tesseract 还支持通过某些图像处理库(如 PIL)处理的其他图像格式。通过 Python 的 pytesseract,你还可以使用一些其他图像格式,如:
  • WEBP:一种新的图像格式,常用于Web图片。
  • PPM/PGM:一个无损的图像格式,通常用于科学计算中。
  • HEIF:高级图像文件格式(如 iPhone 图片),Tesseract 可以通过额外的库来支持。
  1. 图像转换和预处理:
    尽管 Tesseract 支持多种格式,通常对于 OCR 的最佳效果,建议图像为高质量的灰度图像(即灰度模式)。如果原始图像格式过大或质量不高,可以考虑进行预处理,如:
  • 裁剪:去除不必要的边缘区域。
  • 二值化:将图像转换为黑白色调,以提高文字识别的准确性。
  • 去噪:去除背景噪音,有助于提高识别效果。
  • 旋转:如果文档有角度,可以对其进行旋转校正。
  1. 官网地址

三、部署安装

我上传了下面两个部署包,提供给无法访问github的同学使用:部署包

  1. windwos下载:下载安装即可
  2. linux部署:需要下载.tar.gz源码包编译
    我这边使用ubuntu24.10容器部署编译了tesseract5.5.0,并且打包成了tar压缩包,需要的同学可以去这里下载。当然也可以自己用gcc编译。注意(该docker没有那种java等,属于一个轻量包,方便后续你进行扩展)
    我上传的文件地址:tesseract.tar
  • 使用方法:
#加载镜像文件
docker load -i tesseract.tar
#运行镜像
docker run -itd --name tesseract -v ./data:/data tesseract:v0
  • 调用服务
    若需要将tesseract提供给外部使用,需要使用java开发接口,通过http将服务暴露给外部使用。
#可以进入容器
docker exec -it tesseract /bin/bash
#执行一下命令解析图片测试,需要图片放到./data中挂载到容器的/data中,-l chi_sim是识别中文
tesseract input_image.png output_text -l chi_sim
  1. 整合包(重量)
    相对上述2,新增了整合了java和tesseract语言包的docker镜像tesseract-java,其可以开箱即用,但是很大有1.81G,需要7Z压缩下。
    整合包地址:整合包地址
    1.使用教程与上述2操作一致,区别如下:
1.容器中服务端口为8080,启动时你可以将端口暴露出来
2.jar包目录:/home
3.启动命令:sh /home/start.sh start
4.docker run -itd --name tesseract -p 8080:8080 wanchen/tesseract-java:v2
# 原谅我懒,没做成服务。。大家自己实现

2.服务调用

POST:http://服务节点IP:8080/orc/transform
form-data:file

四、技术细节

  1. java代码调用tesseract
package com.develop.guide.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
@Slf4j
@Service
public class OCRService {
 @Value("${ocr.path}")
// 我容器默认/usr/local/share/tessdata
 private String tessDataPath;
 @Value("${ocr.tempPath}")
// 文件临时存储地址
 private String tempFilePath;
 private final Tesseract tesseract;
 public OCRService() {
 // 初始化 Tesseract 对象
 this.tesseract = new Tesseract();
 tesseract.setDatapath(tessDataPath);
 //可以选择设置 OCR 语言
 this.tesseract.setLanguage("eng+chi_sim");
 }
 /**
 * 将接口传输来的文件转换为String
 * @param multipartFile
 * @return
 * @throws Exception
 */
 @Async
 public CompletableFuture recognizeTextFromImage(MultipartFile multipartFile){
 File file = new File(tempFilePath+multipartFile.getOriginalFilename());
 String result = "";
 try {
 multipartFile.transferTo(file);
 result = tesseract.doOCR(file);
 } catch (IOException e) {
 log.error("转换前端文件异常!");
 throw new RuntimeException(e);
 } catch (TesseractException e) {
 log.error("ocr识别异常!");
 throw new RuntimeException(e);
 }
 finally {
 if (file.exists() & !file.delete()) {
 log.warn("临时文件删除失败: {}", file.getAbsolutePath());
 }
 }
 return CompletableFuture.completedFuture(result);
 }
}
  1. pom

 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-parent
 3.2.8
 
 
 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-web
 
 
 org.projectlombok
 lombok
 
 
 net.sourceforge.tess4j
 tess4j
 5.11.0
 
 
  1. 接口
package com.develop.guide.controller;
import com.develop.guide.service.OCRService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
/**
 * @author wanChen
 * @ClassName ORCController
 * @Description:
 * @Version 1.0
 */
@RestController
@RequestMapping("/orc")
public class ORCController {
 private final OCRService ocrService;
 @Autowired
 public ORCController(OCRService ocrService) {
 this.ocrService = ocrService;
 }
 @PostMapping("/transform")
 public String transform(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
 String result = "无法识别:"+file.getName();
 try {
 result = ocrService.recognizeTextFromImage(file).get();
 } catch (InterruptedException e) {
 throw new RuntimeException(e);
 } catch (ExecutionException e) {
 throw new RuntimeException(e);
 }
 return result;
 }
}
  1. 启动类
package com.develop.guide;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
@SpringBootApplication
@EnableAsync
public class SpringbootGuideApplication {
 public static void main(String[] args) {
 SpringApplication.run(SpringbootGuideApplication.class, args);
 }
}

五、总结

Tesseract 5.5.0 的优劣势分析

  1. 优势:
  • 高精度、多语言支持,适合处理各种语言的 OCR 任务。
  • 开放源代码,社区活跃,灵活且免费的 OCR 工具。
  • 强大的训练和微调能力,适合定制化应用。
  • 支持多种输出格式,能够适应不同的需求。
  • 跨平台支持,适用于 Linux、Windows 和 macOS。
  • 多线程支持,能够提升处理速度,尤其在处理大量图像时。
  1. 劣势:
  • 对图像质量敏感,需要良好的图像质量才能达到最佳效果。
  • 手写文字、特殊字体和复杂文档布局的识别效果较差。
  • 需要大量训练数据,且训练过程较为复杂。
  • 配置和使用相对复杂,特别是在高级功能和定制化应用时。
    总体来说,Tesseract 5.5.0 是一个非常强大且灵活的 OCR 工具,尤其适合需要进行自定义训练、批量 OCR 处理、以及开发开源项目的用户。对于一些特殊的应用场景(如手写识别、复杂布局文档等),可能需要考虑其他商业OCR软件或结合多种技术进行优化。
作者:万琛原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40570699/article/details/144699986

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